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作者 ledia 在 PTT [ puzzle ] 看板的留言(推文), 共96則
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17F→:應該是變成※※※※※, 然後碰巧※※性剛剛好? XD04/20 14:45
21F推:不好意思 沒注意... 以後用回信的 囧04/20 18:03
5F推:其實更有挑戰性的問題是, 找到所謂 "更容易讓對手犯錯" 路線04/20 00:54
6F→:盡量讓對手犯錯才是讓這類冗長棋步大幅縮短的機會04/20 00:55
14F推:不不不, 這些棋步都會有很多種同步數的選擇04/20 13:51
15F→:設陷阱當然是要在不會讓步數增多的情況下使用04/20 13:52
16F→:當你有最佳答案時, 你並不是假設對手犯錯, 而是主動的去引04/20 13:53
17F→:誘對手犯錯04/20 13:53
19F→:沒有 ^^ 不過一般電腦殘局資料庫都會有很多等位的選擇04/20 13:54
22F推:所以我提出的是更有挑戰性的問題, 而不是此題的延伸呀 XD04/20 13:56
23F→:事實上越窄/步數改變曲線越陡的路線反而對手越不容易犯錯04/20 13:58
27F→:其實我對電腦西洋棋不太有興趣... 因為電腦已經狂電棋王了XD04/20 13:59
30F→:也可能你的殘局資料庫比較大, 可以欺負還在用搜尋的對手04/20 14:00
34F→:這只是人類的自我安慰 輸贏是絕對的04/20 14:01
35F→:不過電腦贏人腦, 贏的也是人類(的科技)呀 XD04/20 14:02
37F→:看一堆多 unit 怪獸級的機器互相下棋, 其實是沒什麼意思的04/20 14:02
39F→:你可以多看看現在電腦的棋力囉 ~04/20 14:03
42F→:你看的是什麼比賽呀 || 佈局是最容易改進的部份耶 XD04/20 14:04
45F→:電腦不用有概念呀, 只要有資料庫就好啦 @@04/20 14:05
47F→:沒有人用 minimax 做開局的啦 那幾十年前的事了04/20 14:06
49F→:人類應用電腦下棋, 開局收集開局資料庫, 殘局自己算資料庫04/20 14:06
51F→:所以像是西洋棋 象棋 都能短時間內做得很好04/20 14:07
53F→:對於符合電腦搜尋特性的棋類應該可以很快就變很強吧04/20 14:07
54F→:圍棋就跟電腦的搜尋特性差很多04/20 14:08
58F→:西洋棋應改抵定開殘資料庫, 中局搜尋了吧, 很難再改了04/20 14:09
59F→:圍棋才有很大改變的機會04/20 14:09
63F推:可以請問有什麼突破嗎? 我倒是都沒怎麼聽說 @@04/20 14:11
65F→:邏輯推理不是憑空而來的吧04/20 14:12
67F→:如果只是人類經驗, 那也一樣會有視野效應04/20 14:12
69F→:畢竟最主要的問題在評分函數不夠完善04/20 14:13
71F→:怎麼改大架構都不會變, 改動也只是在改評分函式而已04/20 14:14
75F→:當然呀, 因為電腦棋類最主要就是在把人類知識化成評分函式呀04/20 14:15
76F→:人類不可能賦予更多的知識, 只能期望電腦在得到一部份的知04/20 14:15
78F→:識之後, 利用電腦的強項: 運算, 能夠比人類更快找到答案04/20 14:16
80F→:不不, 你不需要把 "所有" 知識都給它, 它就有機會能贏你了04/20 14:17
81F→:不是吧 從最一開始就是在做這件事呀, 有什麼新的觀念 @@?04/20 14:17
83F→:所以我說看電腦西洋棋沒意思啦 XD04/20 14:18
85F→:你先把電腦棋類在做什麼弄懂吧 @@||04/20 14:18
87F→:那個很早就有在做啦 ^^|04/20 14:19
88F→:這種方法用在電腦棋類上最大的問題04/20 14:19
91F→:就是多目標之千互相矛盾或權重問題的處理04/20 14:20
92F→:這一點人類始終做不好 ,或是太費力根本沒辦法去做04/20 14:20
93F→:之間*04/20 14:21
94F→:圍棋很多人都是用這類的思維切入04/20 14:21
96F→:對於西洋棋或象棋類來說, 也許能改善一點點, 但是無法以此04/20 14:22
97F→:作為主要的運算方式, 因為不夠好04/20 14:22
99F→:這不是新的方式.... 他也很久了04/20 14:22
100F→:那也不算 plan, 也只是從寫好的幾種目標找一種來算而已04/20 14:22
101F→:這根開局資料庫並沒有不一樣, 只是開局是寫死的04/20 14:23
103F→:plan 最重要的一點是沒有前提, 就現在的局面制定策略04/20 14:24
104F→:但是電腦你沒有給他目標, 他就一定不會往這邊算04/20 14:24
105F→:這是無庸致疑的04/20 14:24
106F→:不要把電腦能做的事想得這麼神04/20 14:25
107F→:電腦棋類退一百步講, 也只是你教他怎麼下, 他照著下而已04/20 14:25
108F→:只是人類的教材和電腦的特性, 目前只對西洋棋做得比較好04/20 14:26
111F→:無論如何, 單目標多目標, 也一定都是之前先設定好的目標04/20 14:27
113F→:此外, 你還需要讓電腦知道符合什麼條件才能用什麼策略04/20 14:27
114F→:他不會無端或是模糊沒有任何條件之下自己下決定04/20 14:27
117F→:電腦不會 "自己" 判定04/20 14:28
118F→:無論什麼行為都是程式設計師先寫好的04/20 14:28
120F→:你當然沒話說.... 我寫電腦棋類的程式可沒辦法這樣變魔術XD04/20 14:29
122F→:實現啦, 很多人都有用 goal-oriented search 呀04/20 14:29
123F→:只是用的比重多少或是效果好不好的差異而已04/20 14:29
125F→:但是拼搜尋就夠贏人腦啦04/20 14:30
126F→:我倒要問問哪一個沒有 ? XD04/20 14:30
127F→:你舉一個出來, 最好是有 open-source 的, 我可以去驗證04/20 14:30
129F推:哪邊可以下載 Deep Junior 的 code 嗎? XD04/20 14:33
134F推:ok, 那請問為了讓電腦 favor 當頭炮, 所以讓有這個型式出現04/20 14:44
135F→:時會加分, 算是 goal-oriented search 嗎? XD04/20 14:44
136F→:如果會的話.... 有在做象棋的應該都會有 XD04/20 14:44
138F推:那要怎樣才算 ? 那也是設定一個 goal 讓程式決定要不要做呀04/20 14:48
144F推:這樣你的深度一樣不會夠 @@|||04/20 14:53
145F→:同樣計算能力的電腦, 有什麼道理一種方法看得到一種看不到04/20 14:53
146F→:search space 是一樣大的, 除非你不管其它分支算出來的結果04/20 14:54
148F→:我以為 goal-oriented 也是會受搜尋深度影響的 @@04/20 14:54
150F→:不會因為邏輯對了, 就不需要把全部的東西 full search 完呀04/20 14:55
152F→:我認為學理上不可能, 不過這是題外話, 回原本的討論04/20 14:56
154F→:我對 GOS 有誤解, 所以大概找不到有這麼做的程式04/20 14:56
155F→:不過我認為想法是對的, 但是如果設定的目標太遠04/20 14:57
156F→:仍然是搜不完的, 不會因為被化成小目標, 搜尋量就減少04/20 14:57
158F→:因為這些目標的搜尋數量是要用乘的 ,不是用加的04/20 14:57
159F→:嗯... 那我只能祝你好運了 ^^|04/20 14:58
160F→:我想別人有想過卻沒做過一定有其原因, 也許你看見了別人想不04/20 14:58
161F→:到的東西, 所以我並無惡意, 但是這麼做是辛苦的, 你要有心04/20 14:59
162F→:理準備....04/20 14:59
164F→:搜尋數量會變很多意謂時間內算不完....04/20 15:00
166F→:但是變合理, 在正確處理單一 goal 之後, 你還要處理多個04/20 15:00
167F→:goal 之間的權重問題, 互相矛盾的問題04/20 15:01
169F→:嗯, search space 這一點得要先解決, 我想這個只有真的做下04/20 15:01
171F→:去才會有感覺, 權重問題可以花時間慢慢找方法調整04/20 15:02
173F→:先過了第一關再說 XD04/20 15:02
174F→:我說的應該只能算 goal-oriented heuristic 吧04/20 15:03
175F→:只是一些加分或是好處引誘電腦去執行04/20 15:03
176F→:電腦發現不可行, 或短時間發現執行不了也不會去做04/20 15:04
177F→:但是電腦短時間會發現執行不了, 很難改變邏輯就讓它發現04/20 15:04
178F→:可以執行就是了 ^^|04/20 15:04
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